機器學習和深度學習
人工智慧是近幾年來最流行的趨勢之一。機器學習和深度學習構成了人工智慧。下面顯示的維恩圖解釋了機器學習和深度學習的關係 -
機器學習
機器學習是讓計算機按照設計和程式設計的演算法行事的科學藝術。許多研究人員認為機器學習是實現人類AI的最佳方式。機器學習包括以下型別的模式 -
- 監督學習模式
- 無監督學習模式
深度學習
深度學習是機器學習的一個子領域，其中有關演算法的靈感來自大腦的結構和功能，稱為人工神經網路。
今天深度學習的所有價值都是通過有監督的學習或從標記資料和演算法中學習。
深度學習中的每個演算法都經歷相同的過程。它包括輸入的非線性變換層次結構，可用於生成統計模型作為輸出。
請考慮以下定義機器學習過程的步驟：
- 識別相關資料集並準備進行分析。
- 選擇要使用的演算法型別。
- 根據使用的演算法構建分析模型。
- 在測試資料集上訓練模型，根據需要進行修改。
- 執行模型以生成測試分數。
機器學習與深度學習的區別
在本節中，我們將了解機器學習和深度學習之間的區別。
資料量
機器學習適用於大量資料。它對於少量資料也很有用。另一方面，如果資料量迅速增加，深度學習可以有效地工作。下圖顯示了機器學習和深度學習的工作量 -
硬體依賴
與傳統的機器學習演算法不同，深度學習演算法的設計在很大程度上依賴於高階機器。深度學習演算法執行許多矩陣乘法運算，這需要大量的硬體支援。
特徵工程
特徵工程是將領域知識放入指定特徵以減少資料複雜性並使其工作的學習演算法可見的模式的過程。
範例 - 傳統的機器學習模式側重於特徵工程過程所需的畫素和其他屬性。深度學習演算法專注於資料的高階功能。它減少了開發每個新問題的新特徵提取器的任務。
解決問題的方法
傳統的機器學習演算法遵循標準程式來解決問題。它將問題分解為多個部分，解決它們中的每一個並將它們組合起來以獲得所需的結果。深度學習的重點是從頭到尾解決問題，而不是將它分解。
執行時間
執行時間是訓練演算法所需的時間量。深度學習需要大量的時間來訓練，因為它包含了許多引數，這些引數需要比平時更長的時間。機器學習演算法相對需要較少的執行時間。
解釋性
可解釋性是比較機器學習和深度學習演算法的主要因素。主要原因是深度學習在用於工業之前仍然是第二個想法。
機器學習和深度學習的應用
在本節中，我們將了解機器學習和深度學習的不同應用。
- 用於面部識別和考勤的計算機視覺通過指紋識別或通過車牌識別車輛。
- 從搜尋引擎中檢索資訊，如文字搜尋影象搜尋。
- 具有指定目標標識的自動電子郵件行銷。
- 癌症腫瘤的醫學診斷或任何慢性疾病的異常鑑定。
- 用於照片標記等應用程式的自然語言處理。Facebook中使用了解釋此場景的最佳範例。
- 線上廣告。
未來的趨勢
- 隨著行業中使用資料科學和機器學習的趨勢越來越大，每個組織在其業務中機器學習將變得非常重要。
- 深度學習比機器學習更重要。深度學習被證明是最先進效能的最佳技術之一。
- 機器學習和深度學習將證明在研究和學術領域是有益的。
總結
在本文中，我們概述了機器學習和深度學習，並附有插圖和差異，同時關注未來趨勢。許多AI應用程式主要利用機器學習演算法來推動自助服務，提高代理生產率和工作流程的可靠性。機器學習和深度學習演算法為許多企業和行業領導者提供了令人興奮的前景。